spark 2.4.8, scala 2.11

에러 문구

org.apache.spark.sql.AnalysisException: Table or view not found: `dbName`.`tbName`; line 12 pos 9;

Intellij 에서 실행시킬 때 아주 잘 작동하였으나, 테스트 서버에 배포하여 spark-submit하니 위와 같이 해당 테이블을 찾지 못하는 문제가 발생하였다.

개인적으로 확인한 리스트

  1. MetaStore URL 설정여부
    val sparkConf: SparkConf = new SparkConf()
        .set("hive.metastore.uris", AppConfig.hiveMetastoreUrl)
- 위와 같이 `"hive.metastore.uris"`  에 metastore url을 잘 작성해주었나?
    - 당연히 intellij에서 실행이 잘 되는건 잘 넣어줬기 때문이다.
  1. enableHiveSupport() 설정 여부
    SparkSession.builder().config(SparkConfig.sparkConf)
                          .enableHiveSupport()
                          .getOrCreate()
  • 위와 같이 enableHiveSupport()를 잘 넣어 주었나?
    • 당연히 intellij에서 실행이 잘 되는건 잘 넣어줬기 때문이다.
  1. HDFS 권한 문제?
    hdfs dfs -ls /HiveTablePath
  • 따로 설정하지 않았지만, 확인 결과 문제는 없었다.
  1. Hive-site.xml을 제대로 읽지 못 했다?
    spark-submit \
    --class Execute class path \
    --master Mode \
    --jars "Extra library Path/*.jar" \
    --files Hive Site Path/hive-site.xml \
  • 빙고 Spark submit이 hive-site.xml을 읽어오지 않아 발생한 문제였다
    • metastore설정이 잘 되어 있는데 왜 잘 작동하지 못 하는지는 추후 확인 해 봐야겠다.

개인적인 팁

  • 한가지 팁으로는 --jars "Extra library Path/*.jar" ( 잘못된잘못된 정보를 공유하는 것일 수 있으니, 틀린 정보면 알려주시면 감사하겠습니다.)
    • 위 *.jar은 Spark 1.6을 사용할 때 사용불가였지만, 2.4로 넘어오니 동작하였다. (spark 1.6 : "~~/lib1.jar,lib2.jar....")
    • Extra library Path에 Prefix를 넣어 원격지의 jar파일을 가져와서 읽을 수 있다. (e.g: hdfs://///*.jar)
      • 필자 경험상 이렇게 안 하고 로컬의 library를 사용하면, 지속적으로 HDFS에 업로드
      • 위와 같이 실행하는 hdfs에 올려놓으면 업로드 하지 않고, 해당 lib에 링크걸어서 사용하는 것으로 보였다.

필자는 4번으로 해결했다. 이것도 아니였으면 더 많은 것을 찾아봐서 더 많은 오류 해결 방법을 습득했을 것 이지만, 그래도 빠르게 해결되서 다행이다.

버전

  • Spark 2.4.8, Scala 2.11.12

Spark 2.4.8, Scala 2.11.12

회사에서 마이그래이션을 위해서 새로 구현한 Spark 배치/스트리밍을 서버에 배포하여 실행 테스트를 해보니 아래와 같은 에러가 발생하였다.

diagnostics: User class threw exception: java.lang.NoSuchMethodError: scala.Product.$init$(Lscala/Product;)V

위 에러는 Scala의 메소드를 실행시킬 수 없다는 에러 문구다
해당 에러가 발생하는 곳을 따라가보니 발생하는 곳을 확인해보니 case class에서 발생하는 에러였다.

case class TableInfo(serviceType: String, databaseName: String, tableName: String)

확인해보니, 서버에 구축된 Spark의 Scala 버전과 Build시 사용하는 Sacla 버전이 달라 문제가 발생한 것이였다.

spark 2.4.8버전이기때문에 당연히 scala 2.12버전으로 구축 했을 줄 알았는데 확인해보니 Scala 2.11.12 버전으로 설치해 놨었다..

spark 버전 확인하는 방법은 다음과 같다

[~]$ spark-sql --version
Welcome to
      ____              __
     / __/__  ___ _____/ /__
    _\ \/ _ \/ _ `/ __/  '_/
   /___/ .__/\_,_/_/ /_/\_\   version 2.4.8.3.1.0.0-2
      /_/

Using Scala version 2.11.12, Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM, 1.8.0_192

[~]$ spark-shell --version
Welcome to
      ____              __
     / __/__  ___ _____/ /__
    _\ \/ _ \/ _ `/ __/  '_/
   /___/ .__/\_,_/_/ /_/\_\   version 2.4.8.3.1.0.0-2
      /_/

Using Scala version 2.11.12, Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM, 1.8.0_192

다음 부터는 공식홈페이지에 아래와 같이 scala 2.12를 사용해야한다고 해서 당연히 그렇게 구축되어 있다고 생각하면 안 되겠다. 개발전에 구축된 버전을 먼저 확인하고 개발을 진행해야겠다.

Spark runs on Java 8, Python 2.7+/3.4+ and R 3.5+. For the Scala API, Spark 2.4.8 uses Scala 2.12. You will need to use a compatible Scala version (2.12.x).

Spark 2.4.8 공식홈페이지

Version

  1. Spark : 1.6.3
  2. hdfs : 2.7.3
  3. Hive : 1.2.1

기분좋게 휴가를 다녀왔더니 집계 메일이 와있어 호다닥 이슈를 확인해 봤다.

실패한 Spark 집계 및 상당히 느려진 Spark 집계... 당혹스러웠다.

Spark UI를 확인하면 아래와 같다.

image

분명 집계 개선을 하여 3분대로 낮춰놨는데, 당혹스럽게 위 사진과 같이 불필요한 wait 시간이 29분이나 되는 것을 확인할 수있다. total Uptime과 비교하면 실직적으로 집계를 수행한 시간은 1분 남짓인데, 기다린 시간이 29분인 것을 보니 상당히 큰 이슈였다.

그래서 Hadoop Application 에서 로그를 확인해 보니 아래와 같은 문제가 발생하였다.

ERROR Hive: org.apache.thrift.transport.TTransportException: java.net.SocketTimeoutException: Read timed out
    at org.apache.thrift.transport.TIOStreamTransport.read(TIOStreamTransport.java:129)
    at org.apache.thrift.transport.TTransport.readAll(TTransport.java:86)
    ...
Caused by: java.net.SocketTimeoutException: Read timed out
    at java.net.SocketInputStream.socketRead0(Native Method)
    ... 134 more

내부망으로 DataNote 통신을 하는데 TimeOut인 것은 뭔가 문제가 있어보였다.

다른 문제점이 무엇이 있는지 확인할 겸 Ambari를 확인해보니, HiveMetastore에 Alert가 발생하였다 .

        Metastore on ambariserver.coresight.com failed (Traceback (most recent call last):
  File "/var/lib/ambari-agent/cache/common-services/HIVE/0.12.0.2.0/package/alerts/alert_hive_metastore.py", line 203, in execute
    timeout_kill_strategy=TerminateStrategy.KILL_PROCESS_TREE,
  File "/usr/lib/python2.6/site-packages/resource_management/core/base.py", line 166, in __init__
    self.env.run()
  File "/usr/lib/python2.6/site-packages/resource_management/core/environment.py", line 160, in run
    self.run_action(resource, action)
  File "/usr/lib/python2.6/site-packages/resource_management/core/environment.py", line 124, in run_action
    provider_action()
  File "/usr/lib/python2.6/site-packages/resource_management/core/providers/system.py", line 262, in action_run
    tries=self.resource.tries, try_sleep=self.resource.try_sleep)
  File "/usr/lib/python2.6/site-packages/resource_management/core/shell.py", line 72, in inner
    result = function(command, **kwargs)
  File "/usr/lib/python2.6/site-packages/resource_management/core/shell.py", line 102, in checked_call
    tries=tries, try_sleep=try_sleep, timeout_kill_strategy=timeout_kill_strategy)
  File "/usr/lib/python2.6/site-packages/resource_management/core/shell.py", line 150, in _call_wrapper
    result = _call(command, **kwargs_copy)
  File "/usr/lib/python2.6/site-packages/resource_management/core/shell.py", line 297, in _call
    raise ExecuteTimeoutException(err_msg)

내용을 보아하니 대충 Metatore에 문제가 발생하였다는 것을 볼 수 있다.

그럼으로 해당 문제를 확인하기 위해 (Hortnworks기준) /var/log/hive/hivemetastore.log 를 확인해 보니 아래와 같은 엄청난 것을 볼 수 있었다.

image

위와 같은 충격적인 Log를 확인하고, Error문구를 확인하니 아래와 같았다.

com.mysql.jdbc.PacketTooBigException: Packet for query is too large (1048964 > 1048576). You can change this value on the server by setting the max_allowed_packet' variable.
        at com.mysql.jdbc.MysqlIO.send(MysqlIO.java:3279)
        at com.mysql.jdbc.MysqlIO.sendCommand(MysqlIO.java:1971)
        ...

에러 문구를 보니 설정한 max_allowed_packet 보다 많은 양의 packet보내 문제가 발생하였다는 것이였다.

필자는 mysql 을 5.1버전을 사용하고 있는데, Default값이 1MB인지, Hortenworks의 Default값인지 정확하게 확인은 하지 않았지만, 상대적으로 낮은 사이즈로 설정되어있었다. (5.7 버전의 Default값은 4MB였다.)

이것을 해결 하는 방법은 여러가지가 있겠지만, 필자가 생각하는 방법은 2가지가 있다.

  1. 더 작은 패킷을 보낸다

    • 사실상 원하는 해결책이 아님
  2. max_allowed_pachet을 늘린다.

    1. 당장 바꾸고 싶다면 아래와 같이 하면 된다

       SET GLOBAL max_allowed_packet = 33554432;        
       FLUSH PRIVILEGES;        
       show variables where Variable_name = 'max_allowed_packet';
    2. /etc/my.cnf 에 max_allowed_pachet 추가해줌

       [mysqld]
       datadir=/var/lib/mysql
       socket=/var/lib/mysql/mysql.sock
       user=mysql
       # Disabling symbolic-links is recommended to prevent assorted security risks
       symbolic-links=0
       max_allowed_packet=32M
      • 굳이 32MB일 필요는 없다
    3. mysql을 재시작 해주면된다.

여러가지 문제를 경험해야 많은 것을 배울 수 있는 것 같다.

만약 설정된 max_allowed_packet가 1MB가 아니여서 위와 같은 Error가 발생하지 않았다면,
회사에서 5년치 데이터를 한번에 읽어 처리하여 Pachet량이 1mb를 넘기지 않았다면 필자는 해당 문제를 경험하지 않아 고민을 하지 않았을 것 같다.

물론 문제가 발생하여 짜증은 났지만, 해결한 현재는 좋은 경험이였다고 생각한다.

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